什么情况下选择空间杜宾模型

当SAR和SEM模型在一定的显著性水平下同时成立时，我们需要进一步考虑面板数据空间杜宾模型，即解释变量的空间滞后项影响被解释变量时，就应该考虑建立空间杜宾模型。使用空间杜宾模型的主要原因在于：1、利用普通最小二乘法回归时，其扰动项存在空间相关性，导致回归结果产生偏误；2、处理区域样本数据时，存在一些与模型中的解释变量的协方差不为零的解释变量被忽略的情况。实际上，空间杜宾模型是通过加入空间滞后变量而加强了的SAR模型

x=[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]'

X=[ones(16,1) x] 增加一个常数项

Y=[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102]'

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)

得结果：b = bint =

-16.0730 -33.70711.5612

0.71940.60470.8340

stats = 0.9282 180.95310.0000

即对应于b的置信区间分别为[-33.7017，1.5612]、[0.6047,0.834] r2=0.9282, F=180.9531, p=0.0000

p<0.05, 可知回归模型 y=-16.073+0.7194x 成立.

这个是一元的，如果是多元就增加X的行数！

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